基于人工神经网络的秸秆挤压膨化工艺参数优化

【摘要】：以秸秆挤压膨化的4个工艺参数—秸秆含水率、秸秆粒度、喷嘴出口间隙和螺杆螺距为输入,以生产率为输出,建立了4×9×1结构的BP神经网络模型。训练学习后,用经验数据对所建的模型进行检验,结果表明,该网络模型具有较高的精度。同时,确定了一组最优工艺参数。 【作者单位】： 沈阳农业大学农业工程学院 沈阳农业大学农业工程学院 黑龙江八一农垦大学工程学院 沈阳农业大学农业工程学院
【关键词】： 计算机应用 人工神经网络 优化 秸秆挤压膨化 工艺参数
【分类号】：S126
【正文快照】： 秸秆挤压膨化的过程具有时变性、非线性和模糊性,其模型很难用简单的数学公式或传递函数来描述,用统计建模的方法运算繁琐。而神经网络具有并行处理的优点,神经元能描述非线性。因此,笔者用人工神经网络来建立秸秆挤压膨化生产率模型,并对工艺参数进行优化。1人工神经网络模

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